来源:中信出版
先想象一个场景。
你买了一辆车,开了五年。五年过去,你的驾驶技术越来越熟练,可车还是那辆车。它不会因为你开得更多就变得更好,相反,零件会磨损,动力会下降,漆面会老化,故障隐患也会越来越多。你积累的那些经验,比如雨天怎么刹车、山路怎么过弯,都留在了你的脑子里,和这辆车没有关系。
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过去几百年,我们熟悉的世界大多是这样子:几乎所有东西都是越用越旧的。机器会磨损,人会疲劳,公司做大了也常常变得迟缓。用曾鸣书院创始人、阿里巴巴集团前总参谋长曾鸣的话说,在过去,增长往往意味着消耗。
但现在,有一类东西反过来了:它越用越强。
在新书《智能:AI时代的商业、组织与战略的本质》里,曾鸣讨论的正是这个变化:当AI技术继续高速发展,商业、组织和战略这些最重要的领域,会发生什么根本性的变化?
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同样一辆车,特斯拉为什么不一样
还是回到车的例子。
特斯拉的自动驾驶,和前面那辆普通汽车最大的不同在于:车卖出去之后,并没有停止成长。每一辆特斯拉在真实道路上跑过的每一段路,遇到的复杂路况、极端天气、边界场景和异常情况,都可能变成数据,反馈回系统,用来训练模型、优化策略。也就是说,你每开一次车,不只是用车,也是在帮这个系统变得更聪明。
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曾鸣把这种机制称为“智能复利”。一个系统干的活越多,见过的场景就越多,获得的反馈也越多。这些反馈会继续优化系统,让它能力变强。系统越强,就越能处理更复杂的任务,也能获得质量更高的反馈。这个循环一旦跑起来,能力就会像利息一样不断累积。
在曾鸣看来,这正是AI时代最重要的底层机制之一。工业时代有规模经济,规模越大,成本越低;互联网时代有网络效应,使用的人越多,网络越有价值;到了AI时代,对应的就是智能复利:用得越多,系统自己越强。过去,增长常常只是结果。现在,增长本身也可能反过来增强能力。
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越用越强,不等于一定能赢
不过,智能复利能创造价值,并不等于企业一定能建立竞争优势。曾鸣特别提醒,系统变强和企业甩开对手,是两回事。
在那些简单、标准、谁都能做的任务上,大家其实会一起进步。你在变强,对手也在变强,最后差距很难拉开,竞争又会回到拼价格、拼补贴的老路上。
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真正能拉开差距的,是复杂任务。
复杂任务很看重长期积累的经验。一个系统过去踩过哪些坑、犯过什么错、在困难情况下怎么权衡,这些都会影响它之后的表现。对于一个系统来说,这些都是无法直接复制的经验。当能力差距大到会影响“这件事到底交给谁”时,事情就变了:人们会把最重要、最难的任务交给那个更可靠的系统。越难的任务,带来的反馈越有价值;反馈又让系统更强;更强之后,它会继续吸引更多关键任务。
曾鸣把这种滚雪球式的优势增长称为“黑洞效应”:一旦突破临界点,领先优势就会不断放大。你与其说是在和某一家公司竞争,倒不如说是在和整个生态的流向竞争。因为复杂任务高度依赖一步步走过来的经验,后来者即使拿到同样的数据,如果没有经历过同样的过程,也很难复制出同样的能力。所以在AI时代,领先一步,往往就意味着领先一个阶段。
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为什么很多公司用了AI,却没见变强?
智能复利听起来很有吸引力,但回到现实,我们会发现,真正“越用越强”的系统并不多。很多公司明明已经接入AI、上线智能客服、做了自动化流程,可组织能力并没有明显提升。
问题出在哪?曾鸣的回答是:很多AI只是在干活,并没有真正为结果负责。
以AI客服为例,回答订单查询、物流状态、退款规则这类标准问题,它通常没什么问题。但一旦遇到规则冲突、异常情况,或者用户带着情绪来沟通,系统就很容易出错。这时企业只能安排真人在旁边盯着,随时检查、纠正,甚至直接接管。看起来是AI在处理任务,真正兜底的还是人。
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两方面的问题随之出现。一是规模做不大,因为每个任务都要人盯着,AI处理得越多,需要看着的人也越多。更关键的是,AI拿不到完整、真实的反馈。它看到的,往往是被人工筛过、改过的结果。它没有机会从头到尾看清一件事是怎么出错的,用户真实反应是什么,最后结果又是怎样发生的。一旦“行动-结果-反馈”这个闭环断掉,智能复利就无法真正运转起来。
所以曾鸣认为,真正的关键转折,是AI能不能从“人替它兜底”,走向“它自己对结果负责”。这是搭建智能系统时最难迈过去的一道关。只有当企业敢把一部分结果责任交给系统,任务规模才可能做大;任务做大了,真实反馈才会不断涌入;有了反馈,智能复利的飞轮才可能真正启动。
这也提醒企业重新看待增长。收入、市场份额、日活这些数字,正在从“原因”变成“结果”。真正重要的问题,是你的系统有没有形成一个能自己跑起来的完整任务闭环。
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我们正在进入的
不只是一个新技术时代
在这些变化的背后,曾鸣看到的是同一件事:世界正在从依靠固定结构运转,转向在不断的生成中自我增长和创造。
由此他给出了一个更大的判断:AI是人类第一次去创造智能本身。过去所有商业制度、组织和管理理论,其实都默认了一个前提:人是这个世界上唯一会思考、会创造的主体。而AI的出现,第一次让这个前提松动了。
当然,曾鸣也在书中提醒,这些思考都是面向未来的推演,真实世界只会比任何预测都更复杂。《智能》没有给出某个确定的答案,它所提供的是一组坐标,以帮助我们理解眼前这些混沌变化。在一个没人能准确预言未来的时代,理解变化背后的底层逻辑,或许本身就是参与未来的起点。
正如本书结尾的那句话:过去,创业者是在一个既有世界中寻找机会;今天,越来越多的人开始参与一个新世界本身的生成。
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作者:曾鸣
编辑:朱香雪
《智能:AI时代的商业、组织与战略的本质》
中信出版集团
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